ADK-Python项目中load_memory工具的参数校验问题解析

问题背景

在ADK-Python项目中，LlmAgent使用load_memory工具来检索历史对话记录时，发现了一个关键问题：该工具在部分情况下会被调用但缺少必要的query参数。这导致内存检索功能无法正常工作，影响了Agent的对话连续性。

技术分析

load_memory工具的核心功能是通过query参数来定位和检索相关的历史对话内容。在项目实现中，该工具最初被设计为可选参数模式，这带来了两个主要问题：

1. 参数缺失风险：当Agent调用load_memory时，模型可能会忽略提供query参数，导致空查询
2. 功能失效：没有query参数的load_memory调用无法有效检索历史对话，使功能无法正常发挥作用

解决方案

通过对LoadMemoryTool类的修改，我们实现了以下改进：

1. 强制参数校验：在FunctionDeclaration中明确将query参数标记为required
2. 参数类型约束：保持query参数为STRING类型，确保输入格式统一
3. 工具声明增强：在工具处理逻辑中强化了参数必要性的说明

改进后的工具声明如下：

parameters=types.Schema(
    type=types.Type.OBJECT,
    properties={
        'query': types.Schema(
            type=types.Type.STRING,
        )
    },
    required=['query']  # 关键修改：使query成为必填参数
)

实现效果

这一修改带来了显著的改善：

1. 调用可靠性提升：所有load_memory调用都必须包含query参数
2. 功能完整性保证：确保了内存检索功能能够按预期工作
3. 开发体验优化：减少了因参数缺失导致的调试时间

最佳实践建议

基于此问题的解决，我们建议在ADK-Python项目开发中：

1. 对于所有工具函数，应明确定义必填参数
2. 在工具文档中清晰说明各参数的作用和必要性
3. 在Agent指令中加入明确的参数使用说明
4. 考虑为关键工具添加参数验证逻辑

这种参数强制校验的模式不仅适用于load_memory工具，也可以推广到项目中的其他工具实现，从而提高整个系统的稳定性和可靠性。